Differences in earnings management between firms using US GAAP and IAS/IFRS
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine whether the relatively rules-based US Generally Accepted Accounting Principles (GAAP) and the more principles-based International Accounting Standards/International Financial Reporting Standards (IAS/IFRS) provide different opportunities for earnings management (EM). Such an examination is critical as the world moves toward principles-based standards. Design/methodology/approach – Financial information for the fiscal years 1999-2004 from the annual reports of firms listed under the Prime Standard on the Germany Frankfurt Stock Exchange is analyzed. Data from the German Frankfurt Stock Exchange are used to resolve the difficulty in comparing accounting standards across different markets and countries with different institutional factors and corporate governance issues. The unique feature of dual listing in the German Frankfurt Stock Exchange allows firms listing shares under the Prime Standard to report in accordance with either the US GAAP or the IAS/IFRS before the IFRS adoption by the European Union in 2005. Strong legal enforcement in Germany ensures that reporting under each standard is in close compliance to the standard under comparison. Extending extant IFRS vs US GAAP EM research with discretionary accruals, this research contributes to a more comprehensive understanding by also examining EM through deferred tax expense and EM through research and development investment. Findings – The findings reveal that EM through research and development investment is significantly higher for the IAS/IFRS firms. Similar to prior findings, EM through accruals is not found to be significantly different between US GAAP and IAS/IFRS firms. Originality/value – The findings of this study advance the understanding of differences between US GAAP and IFRS with data from Germany where legal enforcement of standards is strong. In particular, this study reveals that principles-based standards with imprecise rules like IAS/IFRS may encourage structured management due to the expectation of error costs and compliance uncertainty. The results inform regulators considering IAS/IFRS adoption. In addition, this research highlights the importance of considering real EM in US GAAP vs IAS/IFRS studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».